Differential Expression of Non-Coding RNA Signatures in Thyroid Cancer between Two Ethnic Groups
Notice bibliographique
Résumé
Filipino Americans show higher thyroid cancer recurrence rates compared to European Americans. Although they are likely to die of this malignancy, the molecular mechanism has not yet been determined. Recent studies demonstrated that small non-coding RNAs could be utilized to assess thyroid cancer prognosis in tumor models. The goal of this study is to determine whether microRNA (miRNA) signatures are differentially expressed in thyroid cancer in two different ethnic groups. We also determined whether these miRNA signatures are related to cancer staging. This is a retrospective study of archival samples from patients with thyroid cancer (both sexes) in the pathology division from the last ten years at Loma Linda University School of Medicine, California. Deidentified patient demographics were extracted from the patient chart. Discarded formalin-fixed paraffin-embedded tissues were collected post-surgeries. We determined the differential expressions of microRNA in archival samples from Filipino Americans compared to European Americans using the state-of-the-art technique, HiSeq4000. By ingenuity pathway analysis, we determined miRNA targets and the pathways that those targets are involved in. We validated their expressions by real-time quantitative PCR and correlated them with the clinicopathological status in a larger cohort of miRNA samples from both ethnicities. We identified the differentially upregulated/downregulated miRNA clusters in Filipino Americans compared to European Americans. Some of these miRNA clusters are known to target genes that are linked to cancer invasion and metastasis. In univariate analysis, ethnicity and tumor staging were significant factors predicting miR-4633-5p upregulation. When including these factors in a multivariate logistic regression model, ethnicity and tumor staging remained significant independent predictors of miRNA upregulation, whereas the interaction of ethnicity and tumor staging was not significant. In contrast, ethnicity remained an independent predictor of significantly downregulated miR-491-5p and let-7 family. We provide evidence that Filipino Americans showed differentially expressed tumor-tissue-derived microRNA clusters. The functional implications of these miRNAs are under investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».